Vol 2, No 1, Desember 2021 Hal 25 − 33 https://hostjournals.com/bulletincsr

## Penerapan JST Backpropagation Untuk Memprediksi Data Penerimaan Mahasiswa Baru Pada Universitas Simalungun
Choiril Ichsan Damanik * , Dedy Haratama, Heru Satria Tambunan
Program Studi Teknik Informatika, STIKOM Tunas Bangsa, Pematangsiantar, Indonesia Email: 1,* iihsandamanik24@gmail.com, 2 dedyhartama@amiktunasbangsa.ac.id, 3 herusatria@amiktunasbangsa.ac.id.com Email Penulis Korespondensi: iihsandamanik24@gmail.com
Abstrak− Semakin berkembangnya era globalisasi membuat masyarakat melanjutkan pendidikan ke jenjang yang lebih tinggi. Semakin besar minat calon mahasiswa maka setiap tahunnya jumlah calon mahasiswa akan meningkat. Peningkatan yang terjadi membuat pihak universitas  dapat  mengelola  dan  mengetahui  perkiraan  jumlah  calon  mahasiswa  setiap  tahunnya.  Maka  diperlukan  sebuah  metode dalam membantu pihak universitas agar jumlah calon mahasiswa dapat diprediksi dengan cepat dan akurat. Dalam memprediksi data calon mahasiswa baru pada universitas Simalungun digunakan metode backpropagation, penelitian ini diharapkan dapat memprediksi jumlah mahasiswa baru dengan hasil error yang lebih kecil. Data yang digunakan diperoleh dari tata usaha universitas Simalungun dari tahun 2015 sampai dengan 2018. Backpropagation merupakan salah satu metode yang sering digunakan dalam menyelesaikan masalah- masalah  yang  rumit.  Penerapannya  peneliti  melakukan pengujiannya  menggunakan  aplikasi  Matlab.  Penelitian  ini  menggunakan 5 model arsitektur  : 2-5-1, 2-10-1,2-15-1, 2-25-1, 2-3-5-1, akurasi terbaik  diperoleh dari model arsitekktur 2-3-5-1 dengan nilai akurasi 86%, epoch 8406  iterasi, dan MSE yaitu 0, ,0778011336.
Kata Kunci: JST; Backpropogation; Mahasiswa Baru
Abstract− The  growing  era  of  globalization  makes  people  continue  their  education  to  a  higher  level.  The  greater  the  interest  of prospective students, each year the number of prospective students will increase. The increase has made the university can manage and know  the  estimated number  of  prospective students  each  year.  So  we need  a  method  to  help  the  university  so  that  the  number  of prospective  students  can  be  predicted  quickly  and  accurately.  In  predicting  the  data  of  prospective  new  students  at  Simalungun University the backpropagation method is used, this study is expected to predict the number of new students with smaller error results. The data used was obtained from the Simalungun university administration from 2015 to 2018. Backpropagation is one method that is often used in solving complex problems. Its application researchers conducted the test using the Matlab application. This study uses 5 architectural models: 2-5-1, 2-10-1.2-15-1, 2-25-1, 2-3-5-1, the best accuracy is obtained from architectural models 2-3-5-1 with values accuracy of 86%, epoch 8406 iteration, and MSE namely 0, 0778011336.
Keywords : ANN; Backpropogation; New Students

## 1. PENDAHULUAN
Universitas Simalungun merupakan Universitas Swasta yang terletak dikota Pematangsiantar, Propinsi Sumatera Utara. Universitas  Simalungun  memiliki  5  fakultas  yang  banyak  diminati  oleh  calon  mahasiswa  terkhusus  didaerah  kota Pematangsiantar. Semakin berkembangnya era globalisasi membuat masyarakat melanjutkan pendidikan ke jenjang yang lebih tinggi. Dengan demikian, Universitas Simalungun mengembangkan sarana dan prasarana untuk menarik perhatian oleh besarnya minat calon mahasiswa yang akan masuk ke perguruan tinggi. Semakin besar minat calon mahasiswa maka setiap tahunnya jumlah calon  mahasiswa akan meningkat. Peningkatan yang terjadi membuat  pihak Universitas dapat mengelola dan mengetahui perkiraan jumlah calon mahasiswa setiap tahunnya. Maka diperlukan sebuah metode dalam membantu pihak Universitas agar jumlah calon mahasiswa dapat diprediksi dengan cepat dan akurat. Dalam memprediksi data  calon  mahasiswa  baru  pada  Universitas  Simalungun  digunakan  metode  backpropagation.  Dengan  digunakannya metode backpropagation pada penelitian ini diharapkan dapat  memprediksi jumlah  mahasiswa baru dengan hasil error yang  lebih  kecil.  Data  yang  digunakan  dalam  memprediksi  mahasiswa  baru  diperoleh  dari  tata  usaha  Universitas Simalungun dari tahun 2015 sampai dengan 2018[1]. “Jaringan Syaraf Tiruan merupakan salah satu representasi buatan dari otak manusia yang selalu mencoba untuk mensimulasikan proses pembelajaran otak manusia tersebut. Dalam ilmu komputer,  jarigan  syaraf  tiruan  banyak  digunakan  untuk  menyelesaikan  permasalahan  yang  berhubungan  dengan peramalan atau prediksi”. “Algoritma backpropagation merupakan salah satu dari metode pelatihan pada jaringan syaraf tiruan,  dimana  ciri  dari  metode  ini  adalah  meminimalkan  error  pada  output  yang  dihasilkan  oleh  jaringan[2]. Backpropagation melatih jaringan untuk mendapatkan keseimbangan antara kemampuan jaringan mengenali pola yang digunakan selama training serta kemampuan jaringan untuk memberikan respon yang benar terhadap pola masukan yang serupa (tapi tidak sama) dengan pola yang dipakai selama pelatihan”[3], [4].

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Metode Penenlitian
Metodologi penelitian adalah langkah dan prosedur yang akan dilakukan dalam pengumpulan data atau informasi guna memecahkan  permasalahan  dan  menguji  hipotesis  penelitian.  Metode  pengumpulan  data  merupakan  salah  satu  aspek penting  yang  berperan  dalam  kelancaran  dan  keberhasilan  dalam  melakukan  suatu  penelitian[5].  Metode  penelitian merupakan  langkah  dalam  memecahkan  masalah,  dimulai  dari  proses  mencari,  menyusun  dan memperoleh  data  yang akan  diteliti.  Metode  penelitian  merupakan  cara  yang  dilakukan  dalam  menempuh  penelitian  yang  dilakukan.  Dalam
Vol 2, No 1, Desember 2021 Hal 25 − 33 https://hostjournals.com/bulletincsr
penelitian  yang  dilakukan  dibutuhkan metode  penelitian  yang  dapat  mengumpulkan  dan  menganalisis  data  agar  dapat diketahui kebenarannya dan hasilnya dapat berguna untuk masa depan.

## 2.1.1 Metode Pengumpulan data
Metode pengumpulan data yang dilakukan pada penelitian merupakan teknik yang dilakukan untuk mengumpulkan data, mengetahui  sumber  data  dan  melakukan  pengamatan  dalam  pengumpulan  data  yang  dilakukan.  Pada  penelitian  yang dilakukan digunakan beberapa teknik pengumpulan data, antara lain:
a) Wawancara
Wawancara dilakukan penulis terhadap pegawai  Universitas Simalungun  Pematangsiantar dengan  cara tatap muka dan tanya jawab langsung antara peneliti terhadap narasumber / sumber data.
b) Studi Literatur
Penulis mengumpulkan literatur dan sumber-sumber yang mendukung penelitian. Studi  literatur salah satu  metode pengumpulan data yang mengumpulkan data dari beberapa buku, jurnal, skripsi, tesis maupun literatur lainnya yang dapat dijadikan acuan pembahasan yang sesuai dengan data yang dibutuhkan. Pada penelitian ini dipilih studi literatur untuk mengumpulkan referensi dari buku, jurnal, dan skripsi yang memiliki kemiripan pada penelitian ini.
c) Observasi
Penulis melakukan observasi langsung untuk mendukung penelitian dengan melihat sistem kerja yang sedang berjalan.

## 2.1.2 Analisis data
Pada penelitian ini dilakukan upaya atau cara untuk mengolah data menjadi informasi sehingga data yang digunakan pada penelitian yang dilakukan dapat dipahami dan bermanfaat  dalam memecahkan masalah yang terdapat  pada penellitian ini[6]. Data yang akan diujikan haruslah dibagi menjadi dua (2) bagian, bagian pertama untuk data pelatihan ( training ), bagian kedua untuk  data pengujian ( testing) . Parameter-parameter yang digunakan secara umum pada aplikasi  Matlab dengan algoritma backpropagation standard dapat dilihat pada kode berikut[7] : >> net=newff(minmax(P),[Hidden,Target],{'tansig','purelin'},'traingd'); //Perintah ini untuk membentuk jaringan Backpropagation dengan neuron hidden 15, 25, 26, 30 dan 40 dengan output 1. Fungsi aktivasi yang digunakan adalah tansig ( sigmoid bipolar ) dan purelin ( linier ) serta fungsi pelatihan traingd ( Gradient Descent ). >> netIW{1,1}; // Perintah ini untuk melihat nilai bobot awal pada lapisan masukan dan lapisan tersembunyi (bilangan diambil secara acak dari komputer). >> netb{1}; // Perintah ini untuk melihat nilai bias pada hidden layer /lapisan tersembunyi (bilangan diambil secara acak dari komputer). >> netLW{2,1}; // Perintah ini untuk melihat nilai bobot pada hidden layer /lapisan tersembunyi dan output layer /lapisan keluaran (bilangan diambil secara acak dari komputer). >> netb{2}; // Perintah ini untuk melihat nilai bias pada output layer /lapisan keluaran (bilangan diambil secara acak dari komputer). >> nettrainparamepochs=100000; // Perintah untuk menentukan jumlah epochs maksimum pelatihan, yakni sebesar 100000. >> nettrainparamLR=0,01; //Perintah untuk menentukan laju pembelajaran Learning rate yang digunakan pada penelitian ini sebesar 0,01. >> nettrainParamgoal = 0,001; //Perintah untuk menentukan batas MSE agar iterasi dihentikan. Goal yang digunakan sebesar 0,001. >> nettrainParamshow = 1000; // Perintah untuk menampilkan frekuensi perubahan MSE. >> net = train ( net,P,T) //Perintah untuk melatih jaringan berdasarkan perintah-perintah yang telah dimasukkan sebelumnya.
Data  Penelitian yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  diperoleh  dari  pegawai  tata  usaha  Universitas  Simalungun Pematangsiantar mengenai  untuk  memprediksi  jumlah data penerimaan mahasiswa baru pada Universitas Simalungun Pematangsiantar[8].
Vol 2, No 1, Desember 2021 Hal 25 − 33 https://hostjournals.com/bulletincsr
Tabel 1. Data Penelitian Nama Jurusan Jumlah Mahasiswa 2014 2015 2016 2017 2018 2019 Manajemen 374 336 344 307 333 329 E. Pembangunan 5 38 65 41 58 38 Akutansi 0 0 24 42 46 85 Agroteknologi 88 118 111 106 123 324 Agribisnis 69 115 102 93 121 273 Kehutanan 22 28 38 73 40 82 Hukum 274 291 360 303 299 500 B. Indonesia 50 73 44 56 64 71 B. Inggris 40 54 50 40 43 62 Sejarah 18 23 11 13 17 15 PPKN 23 20 23 15 12 62 Biologi 52 86 51 30 42 56 Mesin 47 53 72 56 83 47 Sipil 13 18 25 22 45 45

## 2.2 Kerangka Penelitian
Berikut adalah rancangan Flowchart untuk metode penelitian pada penerapan algoritma backpropagation [9]. Kerangka Penelitian  Berikut  adalah  rancangan flowchart dari  metode  penelitian  pada  implementasi  algoritma backpropagation dapat dilihat pada gambar 1 berikut [10].
Mulai Pengumpulan Data Studi Pustaka Menentukan Masalah Jurnal, Buku dan Prosiding yang sesuai pembahasan Praproses Menentukan Pola Pelatihan Data Melakukan Analisis Mengevaluasi Selesei Input Output
Gambar 1. Kerangka Penelitian
Berdasarkan kerangka kerja pada gambar diatas maka masing-masing langkah dapat diuraikan sebagai berikut[11]. a) Mengumpulan Data
Pada tahap ini, data-data diperoleh dari Tata usaha Universitas Simalungun Pematangsiantar dengan mengumpulkkan jumlah data penerimaan mahasiswa baru pada Universitas Simalungun Pematangsiantar dari tahun 2014 – 2019.
b) Studi Pustaka
Studi  pustaka  merupakan  langkah  awal  dalam  penelitian  ini,  studi  pustaka  ini  dilakukan  untuk  melengkapi pengetahuan dasar dan teori-teori yang digunakan dalam penelitian ini.
c) Mengidentifikasi Masalah
Pada tahap identifikasi masalah ini, dilakukan setelah semua data-data terpenuhi  kemudian didapatkan dataset yang sesuai  untuk  dilakukan proses pada tahap konversi  data yang didapat sesuai dengan bobot yang ditentukan.
d) Praproses
Tahapan  yang  dikerjakan  adalah  dengan  melakukan  perubahan  terhadap  beberapa  tipe  data  pada  atribut dataset dengan tujuan untuk mempermudah pemahaman terhadap isi record , juga melakukan seleksi dengan memperhatikan konsistensi data, missing value dan redundant pada data.
Vol 2, No 1, Desember 2021 Hal 25 − 33 https://hostjournals.com/bulletincsr

## e) Menentukan Model
Hasil dari tahap ini adalah beberapa model jaringan saraf tiruan dengan metode Backpropagation untuk menentukan pola.
f) Menguji Hasil Pengolahan Data
Seteleh  proses  penentuan  model  selesai,  maka  dilakukan  tahapan  uji  coba  terhadap  hasil  pengolahan  data  dengan menggunakan Software Matlab R2011b (7.13) g) Memprediksi
Prediksi  dilakukan  untuk  membandingkan  jumlah  dengan  model  Jaringan  Saraf  Tiruan  dengan  metode Backpropagation yang paling akurat.
h) Mengevaluasi Akhir
Mengevaluasi akhir dilakukan untuk mengetahui apakah testing hasil pengolahan data sesuai dengan yang diharapkan.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Dalam melakukan penelitian, akan menghasilkan sebuah output atau keluaran dari hipotesis awal saat akan melakukan riset. Berikut ini output atau hasil penelitian dari skripsi ini:

## 3.1 Data Normalisasi
Dalam melakukan pelatihan dan pengujian, dilakukan normalisasi  terlebih dahulu, agar dapat lebih mudah melakukan pelatihan data menggunakan aplikasi matlab 6 . Formula normalisasi dapat dilihat pada persamaan berikut: x ′ = 0.8(𝑥−𝑎) 𝑏−𝑎 + 0.1 (1) Keterangan :
𝑥 ′ : Data yang telah ditransformasi X : Data yang akan dinormalisasi a : Data minimum b : Data maksimum Data dibagi menjadi dua yakni data pelatihan ( training ) dan data pengujian ( testing ). Data normalisasi dapat dilihat pada Tabel 2 dan 3 :
Tabel 2. Data Training Sebelum di Normalisasi No Nama Jurusan 2017 2018 2019 1 Manajemen 344 307 329 2 E. Pembangunan 65 41 38 3 Akutansi 24 42 85 4 Agroteknologi 111 106 324 5 Agribisnis 102 93 273 6 Kehutanan 38 73 82 7 Hukum 360 303 500 8 B. Indonesia 44 56 71 9 B. Inggris 50 40 62 10 Sejarah 11 13 15 11 PPKN 23 15 62 12 Biologi 51 30 56 13 Mesin 72 56 47 14 Sipil 25 22 45
Data pada tabel 2 adalah data training yang akan dinormalisasi yakni data pada tahun 2017 – 2019 sedangkan yang sebagai target adalah data pada tahun 2019. Dengan menggunakan fungsi sigmoid biner maka diperoleh data normalisasi dengan ketentuan, pada masing – masing bulan dengan nilai Maksimum (b) sebesar 3736 dan nilai Minimum (a) sebesar 1750, Misal:
X 1,1 = 0,8(344 − 11) 489 − 11 + 0,1 = 0,6447 X 1,2 = 0,8(307 − 11) 489 − 11 + 0,1 = 0,5842
Data training dapat dilihat pada tabel 3 berikut:
Tabel 3. Data Training Sesudah dinormalisasi
No X1 X2 Target 1 0,6448 0,5843 0,6202 2 0,1883 0,1491 0,1442 3 0,1213 0,1507 0,2211 4 0,2636 0,2554 0,6121 5 0,2489 0,2342 0,5286
Vol 2, No 1, Desember 2021 Hal 25 − 33 https://hostjournals.com/bulletincsr
No X1 X2 Target 6 0,1442 0,2014 0,2162 7 0,6710 0,5777 0,9000 8 0,1540 0,1736 0,1982 9 0,1638 0,1474 0,1834 10 0,1000 0,1033 0,1065 11 0,1196 0,1065 0,1834 12 0,1654 0,1311 0,1736 13 0,1998 0,1736 0,1589 14 0,1229 0,1180 0,1556
Pada tabel 3 menjelaskan bahwa data testing yang sudah dinormalisasikan tahun 2018 – 2020 sedangkan sebagai target yakni tahun 2020. Maksimum dan Minimum ditentukan berdasarkan dari semua data yang akan dilakukan pelatihan (data Training ). Berikut ini adalah data testing sebelum dinormalisasi dapat dilihat pada tabel 4:
Tabel 4. Data Testing Sebelum dinormalisasi No Nama Jurusan 2018 2019 2020 1 Manajemen 307 329 332 2 E. Pembangunan 41 38 95 3 Akutansi 42 85 66 4 Agroteknologi 106 324 334 5 Agribisnis 93 273 266 6 Kehutanan 73 82 89 7 Hukum 303 500 498 8 B. Indonesia 56 71 64 9 B. Inggris 40 62 58 10 Sejarah 13 15 5 11 PPKN 15 62 88 12 Biologi 30 56 33 13 Mesin 56 47 44 14 Sipil 22 45 43
Data pada  tabel  4  adalah data testing yang belum dinormalisasikan, untuk testing yakni  data tahun 2018  -2019 sedangkan  yang  sebagai  target  data  tahun  2020.  Dengan  menggunakan  fungsi  sigmoid  biner  maka  diperoleh  data normalisasi  dengan ketentuan, pada  masing  – masing  produk bulan dengan nilai  Maksimum  (b) sebesar  967  dan nilai Minimum (a) sebesar 85 , perhatikan 3 (tiga) contoh berikut:
X 1,1 = 0,8(307 − 5) 485 − 5 + 0,1 = 0,5881 X 1,2 = 0,8(329 − 5) 485 − 5 + 0,1 = 0,6236
Berikut data testing sudah dinormalisasi dapat dilihat pada tabel 5:
Tabel 5. Data Testing Sesudah dinormalisasi No X1 X2 Target 1 0,5881 0,6236 0,6285 2 0,1582 0,1533 0,2455 3 0,1598 0,2293 0,1986 4 0,2632 0,6156 0,6317 5 0,2422 0,5331 0,5218 6 0,2099 0,2244 0,2358 7 0,5816 0,9000 0,8968 8 0,1824 0,2067 0,1954 9 0,1566 0,1921 0,1857 10 0,1129 0,1162 0,1000 11 0,1162 0,1921 0,2341 12 0,1404 0,1824 0,1453 13 0,1824 0,1679 0,1630 14 0,1275 0,1646 0,1614
Pada tabel 5 menjelaskan bahwa data testing yang sudah dinormalisasikan tahun 2018 – 202 0 sedangkan sebagai target yakni tahun 2021.

## 3.2 Perhitungan Manual
Maksimum  dan  Minimum  ditentukan  berdasarkan  dari  semua  data  yang  akan  dilakukan  pengujian  (data Training ). Perhitungan manual hanya dilakukan pada sampel data Input , berikut tahapan-tahapan yang dilakukan [12]: Tahap initialitation
Vol 2, No 1, Desember 2021 Hal 25 − 33 https://hostjournals.com/bulletincsr
a) Tahapan dalam proses inisialisasi ini adalah menginisialisasi data Input , bobot dari Input ke pada hiden layer lalu ke output layer. Yang akan menjadi nilai Input adalah X1-Xn, dengan menggunakan : Learning Default = 0,01 Epocs = 100.000 Goal = 0,01 Variabel Input terdiri dari X1 = 0,6448 X2 = 0,5843
b) Berikan nilai bobot dari Input ke hidden layer. Pada tabel 6 dan 7 akan terlihat bobot dari Input layer ke hidden layer, dari hiden layer ke output yang  penulis ambil dari Sistem Matlab 6.1 .
Tabel 6. Bobot yang diberikan dari Input layer ke hidden layer V1 V2 X1 13,49  -13,85 X2 3,80 -0,86 1 -10,47 1,67 Tabel 7. Bobot yang diberikan dari hidden layer ke output layer
L Z1 0,78 Z2 0,52 1 -0,0871
Tahap 1: Perhitungan Maju : Perhitungan maju adalah perhitungan nilai output dari unit tersembunyi atau hidden layer, sebagaimana rumus yang telah dijelaskan pada landasan teori : z_net1= V1+( X1*V11)+(X2*V21) = -10,47 + (0,6448 * 13,49) + (0,5842 * 3,80) = 0,4483 z_net2 = V2 + ( X1*V12) + (X2*V22) = 1,67 + (0,6448 * -13,85) + (0,5842 * -0,086) = -7,7627
1) Kemudian dilanjutkan dengan menghitung nilai keluaran dengan menggunakan fungsi aktivasi yang dipilih, di mana fungsi aktivasi yang digunakan adalah fungsi sigmoid biner yang mempunyai persamaan, sesuai dengan rumus pada (2.4.a) :
a. z1 = sigmoid [0,4483]  = 1 1+ 𝑒 (0,4483) = 6,1024
b. z2 = sigmoid [-7,7627]  =
1 1+ 𝑒 (−7,7627) = 4,2511
2) Menghitung nilai output pada  unit yk ( k=1,2,3,…,m) dengan menggunakan nilai bobot-nya, yang dijelaskan pada rumus (2.4b) :
Y ink =N JII = -0,0871 + (0,4483 * 0,78) + (-7,7627 * 0,52) = -3,7740 Kemudian dihitung nilai Output dengan menggunakan fungsi aktivasi : sigmoid [-3,7740] =
1 1+ 𝑒 (−3,7740) = 0,9775
Tahap 2: Perhitungan Mundur:
1) Untuk tiap unit keluaran ( 𝑦𝑘 , k=1,..,m) menerima pola target yang bersesuaian dengan pola masukan, dan kemudian dihitung informasi kesalahan Hitung faktor δ diunit keluaran berdasarkan kesalahan setiap unit keluaran yk,  rumus yang digunakan berdasarkan rujukan pada (2.5a) δ1 = (0,6202 – 0,9775) * 0,9775 * (1 – 0,9775)  = -0,0078
2) Suku perubahan bobot Wjk dilakukan perhitungan (yang akan digunakan untuk merubah bobot Wjk) dengan laju pelatihan learning rate α=0.1, rumus yang digunakan berdasarkan rujukun pada (2.5b) ∆W10 = 0,1 * -0,0078 *  1 = -7,8395 ∆W11 = 0,1 * -0,0078 * 0,4483 = -0,0004 ∆W12 = 0,1 * -0,0078 * 3-7-7627 = 0,0060
3) Untuk  setiap  (Zj, j=1,…,p) dihitung delta masukan yang berasal dari neuron pada layer di atasnya, berdasarkan rujukan pada (2.6) :
𝛿 _ 𝑛𝑒𝑡 1 = -0,0078 * 0,78 = -0,0061 𝛿 _ 𝑛𝑒𝑡 2 = -0,0078 * 0,52  = -0,0040
4) Kemudian nilai tersebut dikalikan dengan nilai turunan dari fungsiaktivasi untuk menghitung informasi kesalahan, berdasarkan rujukan pada (2.7) :
𝛿 1 = -0,0061* 6,1024 * (1- 6,1024) = -1,4543
𝛿 2 = -0,0040 * 4,2511 * (1- 4,2511)  = -1,7322
5) Hitung koreksi nilai bobot yang kemudian digunakan untuk memperbaharui vij, berdasarkan rujukan pada (2.8) :
∆ 𝑣 11 = 0,2 * 0,6448 * -1,4543 = -1,18755
∆ 𝑣 21 = 0,2 * 0,6448 * -1,7322 = -2,2339 Perhitungan dilanjutkan, sehingga di dapatkan data sebagai berikut :
Vol 2, No 1, Desember 2021 Hal 25 − 33 https://hostjournals.com/bulletincsr
Tabel 8 . Koreksi Nilai Bobot Z1 Z2 L 0,78 0,52
W1 (baru) =  0,78  +  -0,0004 = 0,78 W2 (baru) =  0,52  +  0,0060 = 0,52 Bobot garis mengalami perubahan pada saat terhubung ke hiden layer, berdasarkan rujukan pada (2.11): V11 (baru) = -1,18755 + 13,49 = 2,55 V11 (baru) = -1,18755 + 3,80 = -2,61 V21 (baru) = -2,2339 + -13,85 = 5,21 V22 (baru) = -2,2339 + -0,086 = -1,17
Tabel 9. Perubahan Bobot Akhir Pada P=1 Dari Input Ke Hiden Layer V1 V2 X1 13,49  -13,85 X2 3,80 -0,86 1 -12,32 3,05
Tabel 10. Perubahan Bobot Akhir Pada P=1 Dari Hidden Ke Output Layer L Z1 0,78 Z2 0,52 1 -0,0871
Setelah hasil perubahan bobot  dan bias pada proses iterasi  pertama selesai  dilakukan maka akan menghasilkan nilai  perubahan  bobot  dan  bias  yang  baru  melalui  proses  pelatihan.  Proses  pelatihan  jaringan  akan dilanjutkan  secara berkelanjutan  sampai  nantinya  menghasilkan  nilai output dan  juga  nilai error yang  terkecil.  Untuk  hasil  dari  iterasi pertama dari data baris pertama dari perhitungan manual berikut dengan output sebagai berikut : δ1 = (0,6202 – 0,9775) * 0,9775 * (1 – 0,9775)  = -0,0078. Kemudian dihitung nilai Output dengan menggunakan fungsi aktivasi : sigmoid [- 0,0078] = 1 1+ 𝑒 (−0,0078) = 0,5019. Setelah itu hasil output jst dikurangkan dengan target untuk menghitung margin error : Output Jst – Target adalah 0,6448 – 0,5019 = 0,1428. Setelah terlihat dari hasil nilai iterasi pertama dengan nilai 0,1428 dapat  menjelaskan  bahwa  perlu  adanya  pembalajaran  data  untuk  memaksimalkan performance data  yang  diuji.  Tidak sampai  disitu  saja  dilakukan  juga  proses  pengujian  dengan  pola  yang  sudah  di  tentukan,  proses  ini  berguna  untuk mendapatkan  keakuratan  antara  pelatihan  dan  pengujian  sehingga  didapatkan  kesimpulan  korelasi  penigkatan  iklim penelitian dengan beban kerja dosen. Maka Untuk  mempercepat proses dari pemecahan masalah dari penelitian ini, maka penulis  menggunakan  sebuah  alat  bantu  program  berupa Software Matlab  6.1 ,  karena software Matlab  6.1 didesain dengan sedemikian rupa dengan mengadaptasi dari algoritma yang penulis gunakan pada penelitian ini.

## 3.3 Pembahasan
Setelah dilakukan perulangan maka ditemukan error minimum pada epoch 100000 seperti pada gambar 2.
Gambar 2. Pelatihan Arsitektur 2-3-5-1 Mencapai Goal
Untuk hasil yang lebih rinci dan mengetatahui output dan error dapat dilihat apda tabel 11.
Tabe 11. Hasil Pelatihan dengan Model 2-3-5-1
No   Target Output JST Error SSE Hasil 1 0,6202 0,7163 -0,09605 0,00923 1 2 0,1442 0,1395 0,00467 0,00002 1 3 0,2211 0,1818 0,03926 0,00154 0
Vol 2, No 1, Desember 2021 Hal 25 − 33 https://hostjournals.com/bulletincsr
No   Target Output JST Error SSE Hasil 4 0,6121 0,5912 0,02087 0,00044 0 5 0,5286 0,5218 0,00683 0,00005 1 6 0,2162 0,3187 -0,10254 0,01052 1 7 0,9000 0,6310 0,26900 0,07236 0 8 0,1982 0,1844 0,01376 0,00019 0 9 0,1834 0,1446 0,03884 0,00151 0 10 0,1065 0,2938 -0,18726 0,03506 1 11 0,1834 0,2445 -0,06106 0,00373 1 12 0,1736 0,1447 0,02892 0,00084 0 13 0,1589 0,1927 -0,03380 0,00114 1 14 0,1556 0,2136 -0,05798 0,00336 1 0,13998 57 MSE 0,01166499 Tabel 12. Hasil Pengujian dengan Model 2-3-5-1 No   Target Output JST Error SSE Hasil 1 0,6285 0,8248 -0,19632 0,03854 1 2 0,2455 0,1503 0,09515 0,00905 0 3 0,1986 0,5221 -0,32351 0,10466 1 4 0,6317 0,8707 -0,23898 0,05711 1 5 0,5218 0,8673 -0,34548 0,11936 1 6 0,2358 0,4788 -0,24304 0,05907 1 7 0,8968 0,8600 0,03677 0,00135 0 8 0,1954 0,3606 -0,16525 0,02731 1 9 0,1857 0,2604 -0,07474 0,00559 1 10 0,1000 0,2367 -0,13670 0,01869 1 11 0,2341 0,2736 -0,03946 0,00156 1 12 0,1453 0,2160 -0,07075 0,00501 1 13 0,1630 0,1702 -0,00717 0,00005 1 14 0,1614 0,1813 -0,01989 0,00040 1 0,44774 86 MSE 0,03731136
Pemilihan  Arsitektur Terbaik  Jaringan saraf tiruan.  Hasil software aplikasi Matlab 6.1 yang  digunakan  untuk model  arsitektur  2-2-1,  arsitektur  2-3-1,  arsitektur  2-5-1,  arsitektur  2-2-3-1  dan  arsitektur  2-3-5-1  adalah  2-3-5-1. memperoleh pola arsitektur terbaik. Dari pola ini nanti akan digunakan untuk mempredikasi korelasi beban kerja dosen terhadap peningkatan jumlah publikasi. Penilaian model arsitektur terbaik dilihat dari beberapa aspek seperti epoch, error minimum dan akurasi kebenaran. Untuk lebih jelas dapat dilihat pada berikut :
Tabel 13. Rekapitulasi Model Arsitektur Arsitektur Training Testing Epoch MSE Akurasi MSE Akurasi 2-3-1 35221 0,017053 43 0,008553 57 2-3-1 1990 0,011668 57 0,034284 57 2-5-1 21317 0,011667 57 0,074796 79 2-2-3-1 5762 0,011666 36 0,009713 36 2-3-5-1 1477 0,011665 57 0,037311 86
Dari hasil pengujian data beban kerja dosen diatas dapat kita lihat pada arsitektur 2-3-5-1 yang menunjukan dari target dikurang dengan output jst bahwa MSE 0,037311 yang menunjukan bahwa adanya peningkatan dari hasil prediksi jumlah data penerimaan mahasiswa baru pada Universitas Simalungun Pematangsiantar sebagai target. Dari data yang didapat,  bahwa perfomance perhitungan  jaringan  saraf  tiruan  dengan  Algoritma Backpropagation adalah  86%.  Dapat dilihat dengan perbandingan target yang diinginkan dengan target prediksi. Jumlah peningkatan penerimaan mahasiswa baru berdasarkan tabel 13.  menunjukan bahwa peningkatan pengguna  pada tahun 2020 di pematangsiantar terletak pada skala  besar.  Dan  jaringan  saraf  tiruan  dengan  menggunakan  algoritma  backpropogation  dapat  diterapkan  dalam menganalisa prediksi peningkatan penerimaan mahasiswa baru antara Tahun priode sebelumnya dengan tahun sekarang untuk memprediksi data yang akan datang dengan menentukan model arsitektur terbaik dari serangkain proses training dan testing yang dilakukan.

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan  hasil  dan  pembahasan  pada  penelitian  yang  dilakukan  disimpulkan  dalam  penerapan  algoritma backpropagation, menggunakan  beberapa  model  arsitektur  sangat  mempengaruhi  untuk  memperoleh  hasil  yang maksimal.  Dari  kelima  model  arsitektur  yang  digunakan,  diterapkan  model  arsitektur  2-3-5-1  menggunakan software
Vol 2, No 1, Desember 2021 Hal 25 − 33 https://hostjournals.com/bulletincsr
Matlab 6 dengan tingkat akurasi 86%. Pemilihan model arsitektur terbaik sangat berpengaruh untuk mendapatkan tingkat keakurasian yang optimal.

## REFERENCES
[1] S. H. Nasution, C. Hanum, and J. Ginting, “The Growth of Palm Oil (Elaeis guineensis Jacq.) Seedlings in Various Comparison of Media Solid Decanter and Oil Palm Empty Fruit Bunch at Single Stage System,” J. Online Agroekoteknologi , vol. 2, no. 2337, pp. 691–701, 2014.
[2] J. Prayudha, Purwadi, and I. Mariami, “Implementasi Jaringan Syaraf Tiruan Dalam Memprediksi Hasil Perkebunan Dengan Metode Backpropagation,” Semin. Nas. Sains Teknol. Inf. , pp. 441–445, 2019.
[3] S. D. Purwanto, “Implementasi Jaringan Syaraf Tiruan Backpropagation Sebagai Estimasi Laju Tingkat Pengangguran Terbuka Pada Provinsi Jawa Timur,” Semin. Nas. Teknol. Inf. dan Multimed. 2016 , pp. 6–7, 2016.
[4] S. Andriyani and N. Sihombing, “Implementasi Metode Backpropagation Untuk Prediksi Harga Jual Kelapa Sawit Berdasarkan Kualitas Buah,” Jurteksi , vol. 4, no. 2, pp. 155–164, 2018, doi: 10.33330/jurteksi.v4i2.40.
[5] A.  T.  Maryani,  “Pengaruh Volume  Pemberian  Air  Terhadap  Pertumbuhan  Bibit Kelapa  Sawit  Di  Pembibitan  Utama,” Fak. Pertan. Univ. Jambi , vol. 1, no. 2, pp. 64–74, 2012.
[6] I.  W.  Kusuma,  “Aplikasi  Model  Backpropagation  Neural  Network  untuk  Perkiraan  Produksi  Tebu  pada  PT.  Perkebunan Nusantara IX,” Pros. Semin. Nas. Mat. dan Pendidik. Mat. , pp. 97–108, 2011.
[7] A. P. Windarto, M. R. Lubis, and S. Solikhun, “Implementasi JST pada Prediksi Total Laba Rugi Komprehensif Bank Umum dan  Konvensional  dengan  Backpropagation,” J.  Teknol.  Inf.  dan  Ilmu  Komput. ,  vol.  5,  no.  4,  p.  411,  2018,  doi: 10.25126/jtiik.201854767.
[8] P. Alkhairi, I. S. Damanik, and A. P. Windarto, “Penerapan Jaringan Saraf Tiruan untuk Mengukur Korelasi Beban Kerja Dosen Terhadap  Peningkatan  Jumlah  Publikasi,” Pros.  Semin.  Nas.  Ris.  Inf.  Sci. ,  vol.  1,  no.  September,  p.  581,  2019,  doi: 10.30645/senaris.v1i0.65.
[9] Z. A. Matodang, “Jaringan Syaraf Tiruan Dengan Algoritma Backpropagtion Untuk Penentuan Kelulusan Sidang Skripsi,” Pelita Inform. Budi Darma , vol. 4, no. 1, pp. 84–93, 2013.
[10]  A.  T.  Solikhun,  M.  Safii,  “JARINGAN  SARAF  TIRUAN  UNTUK  MEMPREDIKSI  TINGKAT  PEMAHAMAN  SISIWA TERHADAP MATAPELAJARAN DENGAN MENGGUNAKAN ALGORITMA BACKPROPAGATION Solikhun,” J. Sains Komput. Inform. , vol. 1, no. 1, pp. 24–36, 2017.
[11]  A.  Wanto,  “Analisis  Prediksi  Indeks  Harga  Konsumen  Berdasarkan  Kelompok  Kesehatan  Dengan  Menggunakan  Metode Backpropagation,” J. Penelit. Tek. Inform. , vol. 2, no. 2, pp. 37–44, 2017.
[12]  Y. A. Lesnussa, S. Latuconsina, and E. R. Persulessy, “Aplikasi Jaringan Saraf Tiruan Backpropagation untuk Memprediksi Prestasi Siswa SMA ( Studi kasus : Prediksi Prestasi Siswa SMAN 4 Ambon ),” J. Mat. Integr. , vol. 11, no. 2, pp. 149–160, 2015.